R語言之視覺化①②熱圖繪製2
使用pheatmap包繪製熱圖
一般而言,pheatmap較heatmap.2等更為簡潔以及易於理解,對於初學者而言是一款不錯的熱圖繪製軟體。
rm(list=ls()) setwd("E:\Rwork") library(pheatmap) #建立資料集test測試矩陣 test = matrix(rnorm(400), 20, 20) colnames(test) <- paste("sample",1:20,sep = "") rownames(test) <- paste("gene", 1:20,sep = "")test[1:10, seq(1, 20, 2)] = test[1:10, seq(1, 20, 2)] + 5 test[11:20, seq(2, 20, 2)] = test[11:20, seq(2, 20, 2)] - 5 pheatmap(test)
cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE
treeheight_row=0, treeheight_col=0
# 在熱圖格子裡展示文字 pheatmap(test, display_numbers = TRUE) pheatmap(test, display_numbers = TRUE, number_format = "%.1e")
cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE是否聚類,#可設定引數display_numbers將數值顯示在熱圖的格子中,可透過number_format設定數值的格式,較常用的有".2f"(保留小數點後兩位),".1e"(科學計數法顯示,保留小數點後一位),number_color設定顯示內容的顏色:
pheatmap(test, display_numbers = TRUE, number_format = "%.2f", number_color="purple") #"%.2f"表示保留小數點後兩位
#pheatmap還可以顯示行或列的分組資訊,支援多種分組; annotation_col = data.frame(sampleType = factor(rep(c("contol", "knockdown"),10)), sampleclass = factor(rep(c("normal", "tumor"),10)), samplecluster = factor(rep(c("invasive", "noninvasive"),10))) rownames(annotation_col) <- colnames(test) annotation_row = data.frame(geneType = factor(rep(c("kegg1", "kegg2"),10)), geneclass = factor(rep(c("go1", "go2"),10)) ) rownames(annotation_row) <- rownames(test) pheatmap(test, annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row, treeheight_row=0, treeheight_col=0, cutree_rows=3,cutree_cols=2)
#pheatmap還能夠根據特定的條件將熱圖分隔開;# cutree_rows, cutree_cols:根據行列的聚類數將熱圖分隔開;pheatmap(test,cutree_rows=2,cutree_cols=2)
#還可以自己設定各個分組的顏色 ann_colors = list(sampleType = c(contol = "grey", knockdown = "black"), #連續數值型分組可設定成漸變 sampleclass = c(normal = "#1B9E77", tumor= "#D95F02")) pheatmap(test, annotation_col = annotation_col, annotation_row = annotation_row, annotation_colors = ann_colors)
作者:賽乾
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